高炉故障检测：概率分布测度与子空间辨识方法

"基于概率分布测度的高炉故障检测研究" 本文主要探讨了一种针对高炉冶炼过程中故障检测的新方法，该方法充分利用了概率分布测度的理论，旨在解决高炉这一大惯性非线性系统的故障识别问题。高炉冶炼是一个复杂的过程，其生产数据通常具有非高斯分布和动态变化的特性，传统的故障检测手段可能无法有效地应对这些挑战。 文章首先介绍了采用子空间辨识技术来处理在线采集的正常生产数据。子空间方法能够揭示数据的动态性，通过分析模型参数、滤波后的数据以及模型残差序列，可以捕获高炉运行状态的关键信息。这一步骤是构建故障检测模型的基础，它能提取出反映系统健康状况的关键特征。 接下来，文章重点阐述了如何利用概率分布测度，特别是通过改进的Kullback-Leibler (KL) 距离来进行故障检测。KL距离是一种衡量两个概率分布差异的指标，在这里被用来比较正常数据和待检测样本的概率分布。为了适应非高斯分布的数据，文章采用了基于核函数的密度比估计法来改进KL距离的计算，使得在非参数情况下也能准确地评估分布差异。 通过对估计值和模型残差序列进行概率分布检验，可以直接比较正常运行状态和潜在故障状态下的数据分布。当待测样本与正常样本的分布显著不同，可以判断高炉可能出现故障。这种方法避免了对具体故障模式的先验知识依赖，增强了检测的灵活性和准确性。 实证研究表明，与支持向量数据描述（SVM-based methods）等其他故障检测方法相比，基于概率分布测度的检测方法在效率和精度上都有优势。这表明，概率分布测度在高炉故障检测中的应用具有很大的潜力，对于保障高炉安全稳定运行、提高生产效率具有重要意义。 关键词：故障检测；概率分布测度；子空间辨识；KL距离 中图分类号：TP306（自动化技术、计算机技术）；TH86（冶金工业） 文献标识码：A 国家标准学科分类代码：460.45（冶金设备及自动化） 这项研究不仅提供了理论上的创新，也为实际工业应用提供了有价值的参考，特别是在非线性复杂系统的故障诊断领域。通过概率分布的分析，能够更深入地理解高炉冶炼过程中的异常情况，有助于及时发现并预防故障，减少生产损失。